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『簡體書』电子健康档案与医疗大数据:法律和政策

書城自編碼: 4058948
分類: 簡體書→大陸圖書→哲學/宗教哲學
作者: [美]莎罗娜·霍夫曼著
國際書號(ISBN): 9787522738833
出版社: 中国社会科学出版社
出版日期: 2024-08-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 398

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內容簡介:
本书旨在帮助读者深入了解电子健康档案系统、医疗大数据以及相应的国家监管法规。作者通过对电子健康档案系统的情景化阐析,探讨了法律对创建此类系统的应有回应,彰明了当前法律治理框架的不足之处,并就监管、政策和技术改进提出了详细的完善举措。本书不仅涉及隐私和安全问题,还涵盖了其他重要议题,例如与数据质量和数据分析相关的内容。此外,作者针对医疗数据的临床和次级(例如研究)使用提出了大量建议,以切实提高该领域相关技术的安全性、保密性和有效性。
關於作者:
莎罗娜·霍夫曼(Sharona Hoffman),美国凯斯西储大学卫生法和生物伦理学教授,凯斯西储大学法律—医学中心联席主任。1985年于韦尔斯利学院获英语文学学士学位,1988年于哈佛大学法学院获法律博士学位,1999年于休斯顿大学法学院获卫生法法学硕士学位,2017年于凯斯西储大学法学院获卫生法博士学位。曾担任美国医学研究所(Institute of Medicine)委员会委员,美国疾病控制与预防中心公共卫生准备和响应办公室(CDC Office of Public Health Preparedness and Response)的科学顾问委员会委员,休斯顿平等就业机会委员会(Equal Employment Opportunity Commission in Houston)的高级出庭律师,洛杉矶美迈斯律师事务所(O’Melveny & Myers in Los Angeles)的律师,以及美国密歇根州西区地区法院首席法官道格拉斯·W·希尔曼(Douglas W. Hillman)的书记员。主要研究方向包括老龄化法律问题、大数据与健康信息技术、人工智能法、药品法、公共卫生法、就业歧视、医生职业倦怠等。先后在Georgetown Law Journal、William & Mary Law Review、Boston College Environmental Affairs Law Review、The New England Journal of Medicine、The Journal of the American Medical Association 等核心期刊发表论文70余篇,另著有《有计划的养老:今天的小想法如何能极大地改善你的明天》(2022年第2版)一书。霍夫曼教授曾是2013年罗伯特·伍德·约翰逊基金会驻校学者资助计划的学者,于2007年和2014年两次在美国疾病控制与预防中心担任访问学者,于2014年荣获美国疾病控制与预防中心下属监测、流行病学和实验室服务中心的杰出驻校学者称号,2017年当选为美国法律研究院院士,2021年荣获凯斯西储大学教师杰出研究奖。此外,在著名的《布莱恩·莱特法学院报告》中位列被引用最多的卫生法领域学者排行榜第九名,其所做演讲被众多媒体广泛报道和引用。

龙柯宇,西南财经大学和柏林自由大学联合培养博士,西南政法大学博士后,现为西南政法大学民商法学院副教授,西南政法大学卫生健康法治与社会发展研究院研究员,硕士生导师,主要研究方向为民商法、卫生健康法。先后于《东方法学》、《行政法学研究》《中国法学(英文版)》、《科技与法律(中英文)》、Journal of China Area Studies、Journal of International Business Transactions Law等国内外核心学术期刊发表科研论文20余篇,并多次被人大“复印报刊资料”全文转载;主持国家社会科学基金项目、教育BU人文社会科学研究项目、中国司法部部级科研项目等16余项。
目錄
1 EHR系统
1.1 什么是EHR系统?
1.2 EHR系统的优点
1.3 EHR系统的不足之处
1.4 迄今使用EHR的净效应
2 EHR系统监管
2.1 医疗保险与医疗补助奖励计划
2.2 监管框架
2.3 批评与建议
3 EHR数据安全
3.1 简介
3.2 数据安全背景
3.3 HIPAA安全规则
3.4 HIPAA安全规则的合规情况
3.5 HIPAA安全规则修改建议
4 EHR系统与责任
4.1 责任风险
4.2 对证据开示的影响
4.3 建议
5 医疗大数据及其益处
5.1 临床研究与观察性研究
5.2 医疗大数据的好处
5.3 创建EHR数据库的持续性倡议
6 医疗大数据研究
6.1 法律环境
6.2 研究风险:对隐私和尊严的伤害
6.3 自主性与知情同意
6.4 下一步的措施
7 医疗大数据质量和分析的关注点
7.1 数据质量
7.2 数据分析的挑战
7.3 提高数据分析的准确性和质量
8 开放数据的特殊情况
8.1 公开可用的大数据源
8.2 公众获取健康信息的好处
8.3 公众获取健康数据的风险
8.4 建议
结论
索引

 

 

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